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《EasyRL強化學習入門與實踐》第一課>>>
在實踐中,強化學習相較於監督學習對工程師往往提出了更高的要求,包括但不限於:
監督學習往往只需要在計算圖中描述目標函數並選擇優化器,強化學習需要描述策略,值函數,目標的估計等等多個模塊。
在分佈式訓練的設定下,監督學習僅需要在進程間交換同質的梯度和參數,而強化學習還需要傳遞格式更復雜的樣本(即(state, action, reward, next state)元組組成的序列)。
不同流派的強化學習算法在不同場景中往往各有優劣。工程師往往需要一套較為齊全的算法庫來嘗試和驗證不同算法。
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